1998年度日本オペレーションズ。リサーチ学会 春季研究発表会 会議システムを使ったコミュニケーションのマルコフ分析 01506781北海学園大学経済学部福永 厚FUKUNAGAAtsushi
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且，2，3と番号をつける）で行う会談を想定する。 状態は参加者1，2，3の3つで、発音はこれらの 参加者間で移り変わっていく。一状儀遷移図が図 1に示される。eVentSequenCedataでは同じ状 態間の遷移i→iはなく、異なる状態間では全て 相互到達可能で周期1の既約でエルゴート的、 即ち、正則なマルコプチェーンである。 1．はじめに 情報機器や通信コストの低備格化に伴い、企 業においてテレビ会鼓などの会設システムの導 入が増えつつある。しかし、会談システムを真に 有効に使うには、会誼システムを使ったコミュニ ケーションが対面とどのように違うかといったコミ ュニケーションの特徴を捉えることが塵要である。 本稿では、コミュニケーションを分析する方法の 一つとして会長における発言の移り変わり（発言 遷移）をマルコフ過程とみて分析する方汝を提 案し、実障にその方絵を用いてテレビ会談と対 面とのコミュニケーションの比故に適用する。 2．マルコフ分析手法 2．1発音データ 会義において誰が発音しているかを符号化 する。その際に、発言の移り変わりのみに着目 して一つの発言をその発言者で符号化していく eventsequencedataと、一定時間間隔ごとにそ の時点で誰が発言しているのかを符号化する timed event sequence dataがあり、ここでは前 者を用いる。例えば、3人での会談を想定し、参 加者に番号1，2，3を振り、誰が発音したかを隈 に記録する。参加者1が発音し、次に参加者2 が発音し、次に3，2，1，3，2…と続いた場合、eVent sequence dataでは、データとして1232132・・・を 用いる。このデータには、11のような同一人の 符号の連続が現れない。eVemt SequenCe data では発音の時政時間を反映しないが、発音の 移り変わりの特敏を反映し、符号化も容易で、 データの数も少なくてすむ。 2．21次のマルコフ過程 発音遷移を1次のマルコフ過程と見る。即ち、 発言は直前の発言に対してのみ依存し、それ 以前の発言には依存しないとする。発言者は多 くの場合、直前の発言を受けて発雷すると考え られる。しかも、eVent S明uenCe dataでは自分 の後に由分が焼くというeve爪tはないのである から形式の上においても独立ではない。さらに、 発音遷移の砥率は、会数全般を通じて変わらな いという定常性が仮定される。話すテーマが同 じで同じメンバーならば、それ捏発言遷移確率 は変わらないと考えられる。 後の適用例に対応して参加者3人（参加者に 図11次過程の状儀遷移図 鞘を状態iヤ言への皿次推移確率とするとき、1次 推移確率行列plは、 O pu p．ユ 匹．O p幻 恥Ipユ20 PI＝ （1） となる。ここでp12＋p13＝1，p21＋pzl＝1，p31＋p32＝1 である。Ⅹ＝p12，y＝Pz｝，Z＝p31とおくと、（1）式は、 0 Ⅹ 1−Ⅹ 1−y O y z l−Z O （2） Pl＝ と愛される。ここで、Ⅹ，y，Zは0≦Ⅹ，y，Z≦1を満たす。 発音データの場合、十分な時間のデータをとり、又、 特定の参加者のみが発言するというような特殊な会 談でなければ、全ての可能な発言遷移確率は0で ないと見なしてよいから、又，y，Z≠0，1として良い。 正則なチェーンにおける平均到達時間h面は（2） 式のPlを用いて、志望by空也
h11h．2hは h2．hz2 ha 払”晦2 臨調 軋 C忘 玩 と 表される。ここで、b㌔卜Ⅹ＋叩カ，＝卜y＋yヱ丸＝卜 かZX，C＝3一Ⅹ一y−か町＋yかZXである。状旗i→jへの 平均訪問時間v面は、Ⅴ呑＝皿／晦で計算される。 −228一 © 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.2．3 2次過程 2次過程とはト1→k（i≠j，j≠めと直前の発言 者jだけでなく、その一つ前の発言者iも考慮 することである。従って、1次状態jからkの1次 遷移ではなく、2次状態臼からjkへ2次遷移が 起きたと見るのである。3人の場合は、6通りの
